2018 年2 月瓊州海峽持續(xù)性海霧過(guò)程的數(shù)值模擬分析

王慧 林建 馬占山 劉達(dá) 吳曉京

1 國(guó)家氣象中心, 北京 100081

2 中國(guó)氣象局地球系統(tǒng)數(shù)值預(yù)報(bào)中心, 北京 100081

3 國(guó)家衛(wèi)星氣象中心, 北京 100081

1 引言

海霧是指發(fā)生在海上、岸邊和島嶼上空低層大氣中，由于水汽凝結(jié)而產(chǎn)生的大量水滴或冰晶使得水平能見度低于1 km 的一種重要天氣現(xiàn)象（王彬華, 1983）。海霧導(dǎo)致的低能見度現(xiàn)象往往造成航行的客輪、商船和艦艇等看不見航標(biāo)，極易發(fā)生偏航、觸礁、擱淺，甚至相撞引發(fā)海難事故。但是由于海霧成因復(fù)雜，其形成的物理機(jī)制尚不清楚，對(duì)海霧的數(shù)值預(yù)報(bào)也存在諸多不足，因此，海霧預(yù)報(bào)已成為目前海上氣象預(yù)報(bào)的難點(diǎn)之一。

眾多學(xué)者通過(guò)診斷分析結(jié)合數(shù)值模式模擬，研究海霧過(guò)程中海溫、氣溫、風(fēng)、濕度等不同氣象和海洋要素對(duì)海霧生成的影響（胡瑞金和周發(fā)琇,1997; 傅剛等, 2002; 程相坤等, 2013）。隨著數(shù)值模式的不斷發(fā)展，用于海霧模擬的數(shù)值模式不斷更新?lián)Q代。傅剛等（2002）首次利用三維海霧模式（大氣邊界層模式）成功模擬了黃海海霧生消過(guò)程以及物理量的三維變化，之后研究者們逐步利用RAMS（Regional Atmospheric Modeling System）、MM5（ Mesoscale Model 5）、 WRF（ Weather Research and Forecast Model）等多種數(shù)值模式針對(duì)海霧過(guò)程進(jìn)行深入模擬，進(jìn)一步探討復(fù)雜的物理過(guò)程（傅剛等, 2004; Fu et al., 2006, 2008; Gao et al.,2007; 黃 翊 和 彭 新 東, 2017）。 例 如 以YSU（Yonsei University）邊界層方案為主，應(yīng)用WRF模式研究海霧（張?zhí)K平和鮑獻(xiàn)文, 2008; 張?zhí)K平和任兆 鵬, 2010; 高 山 紅 等, 2010, 2014；崔 馳 瀟 等,2018）。陸雪等（2014）基于WRF 模式通過(guò)多個(gè)黃海海霧個(gè)例開展參數(shù)化方案敏感性研究，發(fā)現(xiàn)邊界層方案對(duì)WRF 模式霧區(qū)模擬起決定性作用，且在大多數(shù)海霧個(gè)例中YSU 方案效果最優(yōu)。近年來(lái)，隨著我國(guó)自主研發(fā)的中尺度數(shù)值模式CMAMESO（原GRAPES-MESO，Global and Regional Assimilation and Prediction System）的不斷發(fā)展，很多學(xué)者利用該模式對(duì)降水（聶皓浩等, 2016; 陳靜等, 2022）、臺(tái)風(fēng)（戴光豐和陳子通, 2013）、強(qiáng)對(duì)流天氣（萬(wàn)子為和劉鑫華, 2018）等進(jìn)行數(shù)值模擬分析。Huang et al.（2019）利用CMA-MESO 數(shù)值模式，采用YSU 邊界層方案，針對(duì)華南沿海海霧個(gè)例進(jìn)行模擬，并發(fā)現(xiàn)CMA-MESO 能夠大體上預(yù)報(bào)出典型海霧過(guò)程的形成、演變和消散過(guò)程。

學(xué)者們也通過(guò)數(shù)值試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)海霧落區(qū)的分布與模式垂直分辨率，尤其是邊界層內(nèi)的垂直分辨率關(guān)系密切。提高分辨率能夠較好地描述垂直方向上的中尺度特征（鞠永茂等, 2006），造成邊界層內(nèi)熱通量和低層水汽通量增大以及高低層的垂直運(yùn)動(dòng)加強(qiáng)（李靖等, 2013），利于觸發(fā)空間點(diǎn)上的凝結(jié)和蒸發(fā)（Zhang and Wang, 2003）。Gao et al.（2007）用MM5 模式模擬黃海海霧過(guò)程發(fā)現(xiàn)粗分辨率模擬出的霧區(qū)嚴(yán)重偏小，但是加密后能夠真實(shí)的再現(xiàn)觀測(cè)霧區(qū)。楊悅和高山紅（2016）利用WRF 模式探討了不同垂直分辨率下模式對(duì)黃海海霧過(guò)程的模擬表現(xiàn)，得出垂直分辨率提高能顯著改進(jìn)水平霧區(qū)的模擬效果的結(jié)論。Yang et al.（2019）發(fā)現(xiàn)模式第一層高度（Z1）的設(shè)置也非常重要，當(dāng)Z1為8 m時(shí)對(duì)海霧發(fā)生時(shí)間和海霧范圍模擬效果最好，低于（高于）8 m 時(shí)海霧發(fā)生時(shí)間偏早（偏晚），海霧范圍也有不確定性。黃輝軍等（2015）基于WRF模擬了2011 年3 月一次華南平流冷卻霧過(guò)程，發(fā)現(xiàn)大氣邊界層的加密，在一定程度上可以改善海霧垂直結(jié)構(gòu)的模擬效果。

與此同時(shí)，海霧及能見度預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性除了取決于數(shù)值模式對(duì)影響海霧生消的氣象和海洋要素的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確性，還取決于基于相關(guān)要素的能見度算法。目前，最常用的算法是基于液態(tài)水含量計(jì)算得到的能見 度公式（Kunkel, 1984; Stoelinga and Warner,1999; Gultepe et al., 2001）。此外，還有基于相對(duì)濕度（Smirnova et al., 2000）或者相對(duì)濕度與溫度露點(diǎn)差（Doran et al., 1999）等計(jì)算能見度。高榮珍等（2018）基于WRF 模式采用三種能見度算法對(duì)青島近海站點(diǎn)的能見度進(jìn)行比較，發(fā)現(xiàn)不同的站點(diǎn)能見度算法其預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率不同。

2018 年2 月15～25 日春節(jié)期間，瓊州海峽出現(xiàn)罕見的連續(xù)多日的大霧天氣，導(dǎo)致瓊州海峽多次大面積停航，出島車輛嚴(yán)重滯留，10 余萬(wàn)人被堵在海南島，影響已經(jīng)上升到公共安全事件，其中18～20 日海霧出現(xiàn)時(shí)間最長(zhǎng)。相對(duì)于南部海霧，北部海霧尤其是黃海海霧發(fā)生頻次高、持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)，因而在實(shí)況分析、可預(yù)報(bào)性及數(shù)值模擬等方面的研究也比較多。為了更清晰地了解CMA-MESO 高分辨率數(shù)值模式對(duì)南部海域的海霧是否有更好的模擬能力，本文基于該模式對(duì)18～20 日瓊州海峽海霧過(guò)程進(jìn)行數(shù)值模擬，主要針對(duì)邊界層方案、邊界層垂直層次加密及能見度診斷方案三個(gè)方面進(jìn)行對(duì)比分析，以便為海霧數(shù)值模式預(yù)報(bào)的改進(jìn)提供理論支撐和依據(jù)。

2 數(shù)據(jù)和模式設(shè)置

2.1 數(shù)據(jù)

本文所用數(shù)據(jù)包括由美國(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中 心NCEP（ National Centers for Environmental Prediction）提供的水平分辨率為1°×1°、31 層等壓面、6 h 間隔的FNL（Final Analysis）客觀分析資料，3 h 和1 h 間隔的瓊州海峽南北兩岸的?？谡竞托炻?wù)緦?shí)況觀測(cè)，以及日本葵花8 號(hào)衛(wèi)星反演海霧數(shù)據(jù)。本文描述所用時(shí)間均為北京時(shí)。

2.2 數(shù)值模式設(shè)置

本研究所采用的中尺度數(shù)值模式為中國(guó)氣象局地球系統(tǒng)數(shù)值預(yù)報(bào)中心全國(guó)區(qū)CMA-MESO 高分辨率區(qū)域業(yè)務(wù)模式4.3 版本，關(guān)于CMA-MESO 區(qū)域模式主要特征已有較多介紹（黃麗萍等, 2017; 馬占山等, 2021），不再贅述。試驗(yàn)?zāi)M范圍選擇覆蓋海南島瓊州海峽及周邊區(qū)域，東西方向?yàn)?501 個(gè)格點(diǎn)、南北方向?yàn)?401 個(gè)格點(diǎn)，模擬中心點(diǎn)坐標(biāo)為（21.0°N，112.5°E）。模式起報(bào)時(shí)間為2018 年2 月18 日08:00（本文時(shí)間如無(wú)特殊標(biāo)記均為北京時(shí)），模式積分48 h，時(shí)間步長(zhǎng)為30 s，每3 h 輸出一次積分結(jié)果。CMA-MESO 所有試驗(yàn)均用NCEP/GFS 的預(yù)報(bào)場(chǎng)作為模式的初值，采用松弛邊界方案做側(cè)邊界的處理，不考慮針對(duì)雷達(dá)資料的云分析和常規(guī)資料的同化分析。CMA-MESO 控制試驗(yàn)?zāi)Ｊ綄訑?shù)為50 層，為研究模式低層加密分層對(duì)海霧預(yù)報(bào)的影響，在模式低層1000 m 范圍內(nèi)增加了8 層，共58 層，模式頂高度均為10 hPa。除邊界層方案分辨選用MRF 和YSU 外，其他物理過(guò)程選項(xiàng)均與業(yè)務(wù)保持一致，即輻射方案采用RRTM 方案（Mlawer et al., 1997），云微物理方案選用WSM6 方案（Ma et al., 2021），陸面方案選用NOAH 方案（Chen and Dudhia, 2001），不采用對(duì)流方案。

2.3 數(shù)值模擬試驗(yàn)設(shè)計(jì)

2.3.1 模式低層垂直加密試驗(yàn)設(shè)計(jì)

由于大霧屬于邊界層內(nèi)的天氣現(xiàn)象，前人研究已經(jīng)發(fā)現(xiàn)數(shù)值模式低層加密對(duì)海霧的生成時(shí)間和海霧范圍均有較大影響，因此本研究針對(duì)CMAMESO 模式1000 m 以下的垂直分層進(jìn)行加密，總層數(shù)由原來(lái)的50 層加密到58 層（圖1a）。圖1b是加密后模式2 km 以下的垂直分層放大，可以看到1 km 以下增加了8 層。模式低層加密有利于對(duì)比分析加密后對(duì)海霧預(yù)報(bào)效果是否有改進(jìn)。

圖1 CMA-MESO 模式垂直分層加密前（紅色線條）后（藍(lán)色線條）高度對(duì)比：（a）加密前后所有層次對(duì)比；（b）加密后2 km 以下垂直分層放大。黑色縱坐標(biāo)為垂直高度（單位：km），紅色縱坐標(biāo)為原始模式垂直層次，藍(lán)色縱坐標(biāo)為加密后模式垂直層次Fig. 1 Height of the vertical levels in CMA-MESO model, where the red line represents the initial layers of the model, and the blue line represents the increased model layers: (a) Comparison of all levels before and after increased model layers; (b) vertical stratification amplification below 2 km after increased model layers. The black vertical level is the vertical height (units: km), the red vertical level is the original mode vertical level, and the blue vertical level is the increased mode vertical level

2.3.2 模式的邊界層參數(shù)化方案對(duì)比試驗(yàn)設(shè)計(jì)

目前業(yè)務(wù)中的CMA-MESO 模式的邊界層參數(shù)化方案是MRF（Medium Range Forecast Model）方案，為了分析邊界層方案對(duì)海霧預(yù)報(bào)影響的敏感性，選取YSU 邊界層方案與MRF 方案進(jìn)行對(duì)比。YSU方案是一種修正過(guò)的邊界層中非局地湍流混合的垂直分布項(xiàng)，通過(guò)影響地面熱量和水汽通量而生成更接近真實(shí)的邊界層。同MRF 邊界層方案相比，YSU 邊界層方案增加了熱力誘發(fā)自由對(duì)流邊界層內(nèi)的混合，減少了動(dòng)力誘發(fā)的強(qiáng)迫對(duì)流邊界內(nèi)的混合，這緩解了MRF 方案中眾所周知的問(wèn)題（Hong et al., 2006）。本文CMA-MESO 原始方案采用的是MRF 方案，加密后分別采用MRF 方案和YSU方案。文中將幾種方案分別簡(jiǎn)稱為MESO_MRF、MESO_MRF_HR 和MESO_YSU_HR。國(guó)家氣象中心海霧數(shù)值預(yù)報(bào)系統(tǒng)是基于CMA-TYM 模式，邊界層方案是MRF 方案，簡(jiǎn)稱TYM。后面的對(duì)比分析結(jié)果主要針對(duì)這兩個(gè)模式共四種方案進(jìn)行（表1）。

表1 數(shù)值模擬方案對(duì)比Table 1 1 Comparison of the numerical simulation scheme

2.3.3 能見度算法對(duì)比試驗(yàn)設(shè)計(jì)

為了對(duì)比不同能見度算法的可用性，本文中采用了三種能見度算法，包括：SW99、FSL、CV?S算法。具體能見度算法如下。

（1）Steolinga and Warner（SW99）算法

SW99 算法（Stoelinga and Warner, 1999）是基于液態(tài)水含量計(jì)算得出，綜合考慮了多種水凝物質(zhì)對(duì)消光系數(shù)的影響，公式如下：

其中，β是水凝物的消光系數(shù)，包括云水（cw）、雨水（rw）、云冰（ci）、雪水（sn）。SW99 算法定義了當(dāng)能見度大于28 km 時(shí)，設(shè)定能見度取值為28，是為了區(qū)分CMA-TYM 業(yè)務(wù)模式中定義的當(dāng)計(jì)算能見度大于30 km 時(shí)，設(shè)定能見度取值為30，后文圖8 中為了區(qū)分三種方案，MRF-SW99方案能見度取值設(shè)定為29。

（2）Forecast Systems Laboratory（FSL）算法

FSL 算法是由美國(guó)NOAA（National Oceanic& Atmospheric Administration）預(yù)報(bào)系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室（FSL）研發(fā)的（Doran et al., 1999），計(jì)算方法見公式（3）：

其中，RH 是相對(duì)濕度，T-Td是溫度露點(diǎn)差。

（3）Combined Visbility（CV?S）算法

CV?S 算法是基于SW99 算法和FSL 算法的混合算法（Bang et al., 2009）。計(jì)算兩種能見度，選擇最低能見度，見公式（4）：

3 2018 年2 月18～20 日海霧實(shí)況及環(huán)流形勢(shì)

2018 年2 月15～25 日，瓊州海峽出現(xiàn)了持續(xù)性大霧天氣，這次海霧過(guò)程持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)、霧日比較集中，大霧出現(xiàn)的時(shí)間主要集中在夜間至上午。其中，18～20 日出現(xiàn)了階段性低能見度的大霧。從衛(wèi)星反演海霧（圖略）可以看到，廣東近海、瓊州海峽和北部灣一帶均出現(xiàn)了大霧天氣。由于瓊州海峽實(shí)況觀測(cè)資料缺乏，文中采用海峽南北兩岸的?？谡竞托炻?wù)咀鳛榄傊莺{實(shí)況觀測(cè)的代表站。由圖2 中站點(diǎn)能見度觀測(cè)可見，17 日夜間能見度開始降低，以輕霧為主，而能見度低于1 km 的大霧主要出現(xiàn)在兩個(gè)時(shí)間段：19 日00:00～09:00 和19日23:00 至20 日09:00，最低能見度僅為200 m，20 日11:00 能見度從0.1 km 快速升高到17 km，能見度轉(zhuǎn)好。大霧期間存在貼地逆溫，大氣層結(jié)穩(wěn)定。近地層風(fēng)向以弱偏東風(fēng)為主，風(fēng)速多為1～3 m s-1（圖3）。此次華南沿海大范圍的大霧伴隨明顯的海氣溫差，具有平流霧的特征，而沿岸站點(diǎn)的大霧還有明顯的日變化特征（圖2），為平流霧和輻射霧的混合霧。

圖2 2018 年2 月17 日02:00 至20 日20:00 徐聞?wù)荆t色實(shí)線）和?？谡荆ㄋ{(lán)色實(shí)線）能見度（單位：km）觀測(cè)，圖中綠色方框表示能見度低于1 km 的大霧時(shí)段Fig. 2 Visibility observations (units: km) of Xuwen station (red line) and Haikou station (blue line) from 0200 BJT (Beijing time) 17 February to 2000 BJT 20 February in 2018. The period of dense fog with visibility less than 1 km is highlighted by the green box

圖3 2018 年2 月18 日02:00 至20 日11:00 徐聞?wù)荆?9754）觀測(cè)的氣壓（黑色實(shí)線，單位：hPa）、2 m 溫度（紅色實(shí)線，單位：°C）、2 m 露點(diǎn)溫度（藍(lán)色實(shí)線，單位：°C）、10 m 風(fēng)（藍(lán)色風(fēng)向桿）、能見度（藍(lán)色數(shù)字，單位：km）以及天氣現(xiàn)象（藍(lán)色天氣符號(hào)）Fig. 3 Observed pressure (black line, units: hPa), 2 m temperature (red line, units: °C), 2 m dew-point temperature (blue line, units: °C), 10 m wind(blue wind barb, units: m s-1), visibility (blue numbers, units: km), and weather phenomena (blue symbols) of Xuwen station (No. 59754) from 0200 BJT 18 February to 1100 BJT 20 2018

2 月18～20 日，500 hPa 西太平洋副高西伸北抬，控制北部灣至華南沿海一帶。18 日，江南大部（湖南、江西一帶）受地面低壓控制，地面冷高壓中心位于黃海附近，瓊州海峽附近海域處于冷高壓東側(cè)補(bǔ)充下來(lái)的弱冷空氣影響。19～20 日地面低壓東移進(jìn)入東海，弱冷空氣從我國(guó)東南沿海南下持續(xù)影響華南沿海，瓊州海峽附近海域處于偏東到東南風(fēng)的影響，利于東部海域水汽輸送（圖4a）。

從圖4b 可以看到，瓊州海峽17～21 日近地層相對(duì)濕度有明顯的日變化。同17 日夜間相比，18日夜間開始濕層進(jìn)一步加厚，925 hPa 以下相對(duì)濕度均在90%以上，最大超過(guò)95%，隨著濕層加厚并接地，地面能見度降低，并達(dá)到大霧強(qiáng)度。19日白天，隨氣溫升高，近地層相對(duì)濕度降低。出霧期間，濕層主要集中在850 hPa 以下邊界層內(nèi)；850 hPa 以上均為干層，為典型的上干下濕的大氣層結(jié)，這為海霧的形成、發(fā)展和維持提供有利條件。由低層（975～1000 hPa）風(fēng)場(chǎng)變化（圖4c）可以看出，瓊州海峽白天風(fēng)向以東北到偏東風(fēng)為主，夜間風(fēng)向轉(zhuǎn)為東南風(fēng)，風(fēng)向的轉(zhuǎn)變也使得夜間能夠從南海帶來(lái)更多的水汽，有利于水汽的積累和發(fā)展，因此，風(fēng)向的變化也同大霧的發(fā)展和減弱相一致。

圖4 （a）2018 年2 月19 日08:00 海平面氣壓場(chǎng)（紅色等值線，單位：hPa）、10 m 風(fēng)場(chǎng)（風(fēng)向桿，單位：m s-1）及500 hPa 高度場(chǎng)588 hPa 等高線（藍(lán)色等值線，單位：dagpm）；（b）2 月17 日14:00 至22 日14:00 瓊州海峽單點(diǎn)（20°N，110°E）相對(duì)濕度（等值線和陰影）和風(fēng)場(chǎng)（風(fēng)向桿）時(shí)間—垂直剖面Fig. 4 (a) Sea level pressure (red contours, units: hPa), 10 m wind (wind barb, units: m s-1), and 500 hPa geopotential height 588 hPa contour lines(blue contours, units: dagpm) at 0800 BJT 19 February 2018; (b) vertical profiles of relative humidity (contour and shaded) and wind (wind bard, units:m s-1) of one point (20°N, 110°E) in Qiongzhou Strait from 1400 BJT 17 February to 1400 BJT 22 February

海氣溫差對(duì)海霧的生成及維持均有較大影響。2018 年2 月上半月（1～14 日）華南近海受兩次冷空氣過(guò)程影響，氣溫較低，平均氣溫在14°C～17°C 左右（圖略）。冷空氣過(guò)后，15～25 日受南海偏東暖濕氣流影響，氣溫迅速回升到20°C～21°C 左右（圖略）。2018 年2 月華南近海（包括瓊州海峽）的海溫較常年異常偏低1°C～2°C，這種情況非常有利于大霧的生成和維持（周發(fā)琇等,2004）。近海岸海溫低于20°C（圖5a），使得低層大氣邊界層穩(wěn)定度增強(qiáng)，垂直混合減弱，而且近岸附近海溫梯度比較大，氣溫高于海溫0.5°C～1°C（圖5b），導(dǎo)致暖濕氣流流經(jīng)冷海面，與海面相互作用失去熱量而降溫，迅速凝結(jié)成霧。

圖5 2018 年2 月19 日（a）海表溫度距平（單位：°C）和（b）02:00 氣海溫差（單位：°C）分布Fig. 5 Distributions of (a) sea surface temperature anomalies on February 19, 2018 and (b) distributions of air–sea temperature differences at 0200 BJT on February 19, 2018. Units: °C

由上可見，大霧期間華南沿海海溫偏低，受地面冷高壓南下補(bǔ)充的弱冷空氣影響，偏東風(fēng)帶來(lái)的暖濕氣流流經(jīng)冷海面快速冷卻凝結(jié)成霧。

4 海霧模擬的敏感性試驗(yàn)結(jié)果對(duì)比與分析

本文是針對(duì)2018 年2 月18～20 日（18 日夜間至19 日早晨）的大霧過(guò)程進(jìn)行數(shù)值模擬，主要從模式、邊界層方案、能見度算法及垂直高度加密等幾個(gè)方面進(jìn)行對(duì)比分析。所有模擬分析均針對(duì)2018 年2 月18 日08:00 起報(bào)的模式模擬回報(bào)結(jié)果。

4.1 海霧空間分布對(duì)比

目前中國(guó)氣象局地球系統(tǒng)數(shù)值預(yù)報(bào)中心的海霧（能見度）數(shù)值預(yù)報(bào)系統(tǒng)，是基于CMA-TYM 模式輸出的物理量，能見度算法是SW99 方法。因此，為了對(duì)比不同模式和邊界層方案對(duì)海霧預(yù)報(bào)的能力，圖6 中各個(gè)模式輸出的能見度預(yù)報(bào)均采用SW99 方法計(jì)算。CMA-MESO 的三種對(duì)比方案均為模式第一層的結(jié)果。

結(jié)合沿岸實(shí)況觀測(cè)（圖2）和葵花8 號(hào)衛(wèi)星反演產(chǎn)品（圖6a–c）看到，18 日20:00（圖6 第一列）華南近海有大霧出現(xiàn)，瓊州海峽、北部灣均是能見度2～3 km 的輕霧。對(duì)比幾個(gè)模式能見度預(yù)報(bào)結(jié)果，TYM 預(yù)報(bào)華南近岸海域有輕霧，瓊州海峽東部和海南東北部近岸海域有大霧。MESO_MRF 模式幾乎沒(méi)有預(yù)報(bào)出有霧，MESO_MRF_HR 僅預(yù)報(bào)北部灣西北部近岸有小范圍大霧，MESO_YSU_HR 除預(yù)報(bào)北部灣小范圍大霧外，在海南東部近岸預(yù)報(bào)有大霧。所有的模式對(duì)瓊州海峽的輕霧都沒(méi)有預(yù)報(bào)能力。

19 日02:00（圖6 第二列），由衛(wèi)星反演產(chǎn)品可以看到，除瓊州海峽外，北部灣的大霧范圍明顯增大，同時(shí)從實(shí)況觀測(cè)也可以看到，瓊州海峽此時(shí)已經(jīng)出現(xiàn)能見度低于1 km 的大霧。TYM 此時(shí)預(yù)報(bào)雷州半島東部和北部灣中部小范圍海域有大霧，MESO_MRF 僅在海南東北部近岸海域預(yù)報(bào)有大霧；MESO_MRF_HR 的大霧預(yù)報(bào)范圍較20:00 有所增大，包括瓊州海峽東部和海南東北部近岸、北部灣部分海域；MESO_YSU_HR 的大霧預(yù)報(bào)范圍則明顯增大，雷州半島東南部、瓊州海峽東部、至海南東部和南部近岸均有大霧，北部灣的大霧更明顯。通過(guò)對(duì)比分析發(fā)現(xiàn)，YSU 方案對(duì)大霧的預(yù)報(bào)更敏感、更接近實(shí)況。

19 日08:00（圖6 第三列），廣東西南部近岸海域、瓊州海峽大霧持續(xù)，北部灣也有霧（衛(wèi)星反演產(chǎn)品缺測(cè)，實(shí)際上有霧）。TYM 此時(shí)預(yù)報(bào)雷州半島東部大霧完全消散，北部灣僅有零星的霧。MESO_MRF 預(yù)報(bào)瓊州海峽東部和北部灣中部南北向狹長(zhǎng)的大霧，MESO_MRF_HR 預(yù)報(bào)雷州半島東南部至海南東南部一帶有大霧，北部灣中部有較大范圍的大霧，MESO_YSU_HR 能夠預(yù)報(bào)瓊州海峽北岸東西向狹長(zhǎng)帶狀的大霧，也是唯一對(duì)海峽內(nèi)部大霧有預(yù)報(bào)能力的邊界層方案，主要是因?yàn)樵摲桨改軌蝾A(yù)報(bào)出瓊州海峽北岸狹長(zhǎng)帶狀的低層云水含量分布（圖略）。

衛(wèi)星反演產(chǎn)品顯示，在19 日凌晨05:00～06:00 左右大霧最強(qiáng)、范圍最廣，雷州半島東部近岸、瓊州海峽和北部灣都出現(xiàn)大霧，各個(gè)模式、不同邊界層方案預(yù)報(bào)有所不同。TYM 模式在18 日20:00 之前預(yù)報(bào)大霧，但是到了夜間，大霧趨于減弱，同反演產(chǎn)品偏差較大。MESO_MRF 對(duì)該過(guò)程的生消趨勢(shì)預(yù)報(bào)同反演產(chǎn)品相似，但是大霧范圍明顯偏小，預(yù)報(bào)大霧最濃時(shí)間是19 日08:00 左右，比實(shí)況偏晚。MESO_MRF_HR 和MESO_YSU_HR均對(duì)該次過(guò)程的預(yù)報(bào)效果較好，提高垂直分辨率后改進(jìn)了水平霧區(qū)的模擬效果。但是兩個(gè)方案略有些不同，MESO_MRF_HR 預(yù)報(bào)大霧最濃的時(shí)間大概在19 日08:00 左右，MESO_YSU_HR 預(yù)報(bào)最濃時(shí)間是19 日05:00 左右，同實(shí)況比較接近，而且對(duì)瓊州海峽內(nèi)的大霧預(yù)報(bào)更準(zhǔn)確。垂直分辨率提高能更好地模擬近海面層的云水含量，YSU 邊界層方案也對(duì)近海面的云水含量有更好的模擬，MESO_YSU_HR 云水含量的水平分布和垂直分布效果均較好（圖略），因而霧（能見度）預(yù)報(bào)效果也更好。

4.2 海霧預(yù)報(bào)因子模擬結(jié)果對(duì)比

為深入了解不同模式、不同邊界層方案對(duì)海霧預(yù)報(bào)的影響，進(jìn)一步對(duì)比10 m 風(fēng)、2 m 溫度和溫度露點(diǎn)、相對(duì)濕度等對(duì)海霧預(yù)報(bào)影響較大的幾個(gè)預(yù)報(bào)因子，圖7 給出了四種方案對(duì)徐聞?wù)镜念A(yù)報(bào)和實(shí)況對(duì)比情況。從風(fēng)速對(duì)比（圖7a）來(lái)看，實(shí)況風(fēng)速較小，甚至在霧最濃時(shí)為靜風(fēng)。四種方案對(duì)風(fēng)速預(yù)報(bào)的整體趨勢(shì)與實(shí)況比較一致，但是風(fēng)速均比實(shí)況觀測(cè)偏大3～5 m s-1，白天風(fēng)速加大，夜間風(fēng)速減小，但是預(yù)報(bào)的波峰、波谷略滯后于實(shí)況，TYM 預(yù)報(bào)風(fēng)速同實(shí)況風(fēng)速最接近，均方根誤差（RMSE，Root Mean Square Error）為3.63 m s-1，區(qū)域模式均在4 m s-1以上（表2）。站點(diǎn)實(shí)況以東偏北風(fēng)為主，各個(gè)預(yù)報(bào)多為偏東到東南風(fēng)（圖7b），風(fēng)向偏差是MESO_YSU_HR 最小（均方根誤差為60.52°），TYM 風(fēng)向偏差最大（均方根誤差為73.19°）。相對(duì)濕度和氣溫均存在明顯的日變化，白天氣溫升高，空氣飽和度增大，相對(duì)濕度降低，能見度轉(zhuǎn)好。從相對(duì)濕度的演變（圖7c）可以看到，MESO_YSU_HR 相對(duì)濕度的變化趨勢(shì)及減弱的時(shí)間同實(shí)況最接近，均方根誤差為5.0%，預(yù)報(bào)效果最好，這同圖6 中大霧趨勢(shì)預(yù)報(bào)的結(jié)論是相符的。19 日凌晨，TYM 和MESO_MRF 兩種方案的相對(duì)濕度降低的時(shí)間偏早，從而導(dǎo)致整個(gè)瓊州海峽大霧消散時(shí)間偏早。與風(fēng)速預(yù)報(bào)類似，四種方案均能預(yù)報(bào)出氣溫的日變化趨勢(shì)，但整體預(yù)報(bào)明顯高于實(shí)況。19 日早晨，TYM 的氣溫升高太快，相比MESO_MRF 模式系列方案誤差明顯偏大，MESO_YSU_HR 預(yù)報(bào)的氣溫同實(shí)況最接近，均方根誤差為1.23°C，效果最優(yōu)。氣溫日變化非常明顯，露點(diǎn)無(wú)明顯的日變化，因此溫度露點(diǎn)差具有明顯的日變化，即水汽飽和度變化大，這也說(shuō)明?？诘拇箪F具有輻射霧的特征。露點(diǎn)溫度和溫度露點(diǎn)差的預(yù)報(bào)基本上也都高于實(shí)況，但MESO_YSU_HR 預(yù)報(bào)與實(shí)況最接近，露點(diǎn)溫度和溫度露點(diǎn)差的均方根誤差分別為0.92°C 和0.9°C。綜合來(lái)看，各模式、各方案風(fēng)速的預(yù)報(bào)均比實(shí)況偏大，風(fēng)向預(yù)報(bào)與實(shí)況也有一定偏差，預(yù)報(bào)多為東南風(fēng)，但實(shí)況以東偏北為主，濕度的預(yù)報(bào)又略低于實(shí)況，在早晨溫度升高后濕度減小的時(shí)間偏早，這也導(dǎo)致大霧濃度降低的時(shí)間偏早。相比較而言，MESO_YSU_HR 方案的預(yù)報(bào)效果更優(yōu)。?？谡镜慕Y(jié)論同徐聞?wù)鞠嘟▓D略）。

圖6 2018 年2 月18 日20:00（左列）、19 日02:00（中間列）和19 日08:00（右列）的各模式能見度預(yù)報(bào)（單位：km）對(duì)比：（a–c）HW8 衛(wèi)星反演海霧（深灰色為海霧，灰色為疑似海霧）；（d–f）TYM 模式；（g–i）MESO_MRF 模式；（j–l）MESO_MRF_HR 模式；（m–o）MESO_YSU_HR 模式Fig. 6 The predictions Predictions of visibility (units: km) at 2000 BJT 18 February (left column), 0200 BJT 19 February (middle column), and 0800 BJT February (right column) in 2018: (a–c) Himawari-8 (dark gray is for sea fog, gray is for suspected sea fog); (d–f) TYM model; (g–i) MESO_MRF model; (j–l) MESO_MRF_HR model; (m–o) MESO_YSU_HR model

圖7 2018 年2 月18 日14:00 至20 日08:00 徐聞?wù)靖髂Ｊ筋A(yù)報(bào)因子對(duì)比：（a）10 m 風(fēng)速（單位：m s-1）；（b）10 m 風(fēng)向；（c）2 m 相對(duì)濕度；（d）2 m 溫度（單位：°C）；（e）2 m 露點(diǎn)溫度（單位：°C）；（f）溫度露點(diǎn)差（單位：°C）Fig. 7 Comparison of the predicting factors of the models from 1400 BJT 18 February to 0800 BJT 20 February 2018: (a) 10 m wind speed (units: m s-1), (b) 10 m wind direction, (c) 2 m relative humidity, (d) 2 m temperature (units: °C), (e) 2 m dew-point temperature (units: °C), and (f) dew-point depression (units: °C)

表2 各模式預(yù)報(bào)因子均方根誤差對(duì)比Table 2 Comparison for the RSME of models

4.3 能見度算法結(jié)果對(duì)比

2.3.3 節(jié)中我們提到了三種能見度算法，經(jīng)過(guò)對(duì)?？诤托炻剝蓚€(gè)站點(diǎn)進(jìn)行對(duì)比分析發(fā)現(xiàn)，由于CV?S 方法是選取SW99 和FSL 算法的最小值，但是SW99 算法對(duì)站點(diǎn)能見度沒(méi)有預(yù)報(bào)能力（見圖8），CV?S 等于FSL 的算法，因此，圖8 中略去CV?S算法的能見度等值線?；?.1 節(jié)中的結(jié)論，加密后的MRF 和YSU 方案對(duì)海霧預(yù)報(bào)效果更優(yōu)，因此圖8 中只對(duì)比分析了TYM 和加密后的兩種方案。

從圖8 可以看出，無(wú)論是TYM 還是加密后的MRF 和YSU 方案，基于SW99 算法（為了區(qū)別YSU-SW99 和MRF-SW99，把能見度輸出值分別定為28 和29）對(duì)低能見度全部漏報(bào)，但是FSL 算法的能見度預(yù)報(bào)效果非常好，對(duì)能見度的增大和減小的趨勢(shì)預(yù)報(bào)比較準(zhǔn)確。18 日夜間至19 日早晨徐聞?wù)敬箪F期間能見度在0.2～0.5 km 之間（圖8a），基于MRF 方案的FSL 算法（簡(jiǎn)稱MRF_FSL）能見度預(yù)報(bào)為2 km 左右，YSU 方案FSL 算法（ 簡(jiǎn)稱YSU_FSL）能見度預(yù)報(bào)為1 km 左右，同實(shí)況觀測(cè)更接近，能見度降低的時(shí)間也比較一致。19 日11:00 徐聞的能見度達(dá)到5 km，但此時(shí)相對(duì)濕度（大于80%）還在繼續(xù)減小中，MESO_MRF_HR模式預(yù)報(bào)的相對(duì)濕度已經(jīng)降低到75%以下，MRF_FSL 算法預(yù)報(bào)的能見度大于10 km，而MESO_YSU_HR 模式預(yù)報(bào)的相對(duì)濕度85%以上，YSU_FSL 算法預(yù)報(bào)的能見度小于5 km。可以看出，能見度的變化與相對(duì)濕度的變化幾乎是同步的，這反過(guò)來(lái)也說(shuō)明依賴于地面相對(duì)濕度的FSL 算法是合理的。針對(duì)19 日夜間徐聞的大霧，兩種方案的FSL 算法能見度預(yù)報(bào)均在2～4 km 之間，比前一天預(yù)報(bào)值更高，同相對(duì)濕度的預(yù)報(bào)比較一致，水汽含量減小，在溫度露點(diǎn)差比前一天大的情況下，凝結(jié)成霧的條件更差，導(dǎo)致能見度預(yù)報(bào)誤差更大。MRF_FSL 算法的RMSE 為4.79，YSU_FSL 的RMSE 為3.56，對(duì)于徐聞?wù)?，YSU 方案預(yù)報(bào)更優(yōu)，而基于云水含量計(jì)算的SW99 算法完全漏報(bào)，這也可能跟目前數(shù)值模式普遍對(duì)溫度濕度的預(yù)報(bào)效果優(yōu)于云水等要素有關(guān)（Gultepe et al., 2006）。由此得出，邊界層方案對(duì)海霧預(yù)報(bào)有明顯影響，而后期的能見度診斷公式也決定了預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性。?？谡镜慕Y(jié)論同徐聞?wù)鞠嗨疲赮SU 邊界層方案的FSL 算法更優(yōu)（圖8b）。

圖8 基于TYM 和加密模式的徐聞?wù)荆╝）和?？谡荆╞）的能見度算法對(duì)比，圖中標(biāo)值為均方根誤差（單位：km）Fig. 8 Comparison of the visibility of (a) Xuwen station and (b) Haikou station using multiple algorithms of visibility based on TYM and increased model of vertical levels (units: km); the values in the figure are RMSE

通過(guò)前文的分析發(fā)現(xiàn)，對(duì)于站點(diǎn)預(yù)報(bào)FSL 算法最優(yōu)。圖9 給出了FSL 算法計(jì)算的能見度空間分布對(duì)比圖，與SW99 算法的能見度（圖6）對(duì)比可以看到，F(xiàn)SL 算法預(yù)報(bào)霧的范圍比SW99 算法更大，能見度的值相對(duì)更高，最低能見度基本上在0.5～1.0 km 之間。FSL 算法對(duì)能見度的預(yù)報(bào)有一定的預(yù)報(bào)梯度，能見度的跨度更大，SW99 算法對(duì)能見度的預(yù)報(bào)幾乎沒(méi)有梯度，基本上都在0.5 km以下。對(duì)于瓊州海峽的大霧，基于SW99 算法，僅有YSU 方案預(yù)報(bào)出一條東西向狹長(zhǎng)的霧區(qū)，而FSL 算法，尤其是YSU 方案的FSL 算法對(duì)瓊州海峽的大霧落區(qū)預(yù)報(bào)效果非常好，并且在19 日02:00 和08:00，對(duì)北部灣和廣東西部沿岸附近霧的落區(qū)也有較好的預(yù)報(bào)。通過(guò)對(duì)比分析發(fā)現(xiàn)，對(duì)于同一海霧數(shù)值模式，不同的能見度算法其預(yù)報(bào)結(jié)果有較大差別，因此，在對(duì)數(shù)值模式產(chǎn)品釋用時(shí)可以參考不同的方案。

圖9 同圖6，但為FSL 算法的能見度預(yù)報(bào)（單位：km），去掉了TYM 模式預(yù)報(bào)（第二行）Fig. 9 Same as Figure 6, but for predictions of visibility (units: km) using the FSL method except for the results of TYM (the second row in Figure 6)

5 結(jié)論與討論

針對(duì)2018 年春節(jié)期間發(fā)生在瓊州海峽的一次持續(xù)性大霧個(gè)例，在天氣學(xué)成因分析基礎(chǔ)上，基于CMA-MESO 區(qū)域高分辨率數(shù)值模式，從邊界層方案、模式垂直分層以及海霧能見度算法三個(gè)方面進(jìn)行數(shù)值模式敏感性試驗(yàn)，得到如下結(jié)論：

（1）2018 年2 月18～20 日大霧期間華南沿海海溫偏低，地面冷高壓南下補(bǔ)充的弱冷空氣為大霧的生成和維持提供了大尺度背景條件。來(lái)自南海的偏東暖濕氣流流經(jīng)冷海面快速凝結(jié)形成平流冷卻霧，沿岸站點(diǎn)有明顯的日變化特征，為平流和輻射霧的混合霧。持續(xù)不斷的暖濕氣流帶來(lái)充足的水汽，為海霧的生成和維持提供了重要的物理基礎(chǔ)。

（2）對(duì)比不同邊界層方案的數(shù)值模擬結(jié)果發(fā)現(xiàn)，基于CMA-MESO 模式低層垂直層次加密的YSU 方案的模擬效果最優(yōu)，對(duì)于10 m 風(fēng)、2 m 溫度和溫度露點(diǎn)差、相對(duì)濕度等對(duì)海霧預(yù)報(bào)影響較大的預(yù)報(bào)因子的模擬效果更好，因此無(wú)論是大霧的預(yù)報(bào)范圍，還是大霧最濃的時(shí)間預(yù)報(bào)均是最好。

（3）相同的模式、不同的能見度算法對(duì)大霧的預(yù)報(bào)會(huì)產(chǎn)生較大的影響。依賴云水含量的SW99算法雖然對(duì)北部灣和雷州半島東部的大霧預(yù)報(bào)有體現(xiàn)，但是對(duì)瓊州海峽內(nèi)的大霧過(guò)程出現(xiàn)漏報(bào)現(xiàn)象，而FSL 算法對(duì)大霧的范圍以及瓊州海峽內(nèi)的大霧過(guò)程均有更好的效果。這也說(shuō)明模式對(duì)低層云的預(yù)報(bào)仍存在不足，而對(duì)相對(duì)濕度和溫度場(chǎng)的預(yù)報(bào)效果較好。

上述敏感性試驗(yàn)的結(jié)論僅是對(duì)本次海霧過(guò)程的模擬分析結(jié)果，今后還需要利用多個(gè)例海霧試驗(yàn)來(lái)獲得更為普遍性的結(jié)論。另外，目前國(guó)際上通用的能見度算法非常多，每種算法均有自己的優(yōu)勢(shì)和特點(diǎn)，需要在以后的工作中繼續(xù)研究，找到適合業(yè)務(wù)模式和我國(guó)近海海域的計(jì)算方法。